Noslēguma darbu reģistrs
  
Studiju darba apraksts
Studiju veids bakalaura akadēmiskās studijas
Studiju programmas nosaukums Datorsistēmas
Nosaukums Dziļās apmācības pielietošana vokālu atdalīšanai no mūzikas
Nosaukums angļu valodā Separating Vocals from Instruments Using Deep Learning
Autors Ingmārs Daniels Meļķis
Struktūrvienība 12300 Lietišķo datorsistēmu institūts
Darba vadītājs Jurijs Čižovs
Recenzents LDI zin.asistente D.Znotiņa
Anotācija Šī bakalaura darba mērķis ir izpētīt metodes ar kurām tiek veikta dziesmas un vokālu atdalīšana un kā to var veikt izmantojot mūsdienu mākslīgos tīklus, kā arī izstrādāt sistēmu kas var atdalīt mūziku un vokālus dažādās dziesmās pielietojot dziļo apmācību. Darba teorētiskajā daļā tika aprakstītas dažādas matemātiskas metodes kādas zinātnieki ir pētījuši lai veiktu vokālu vai līdzīgu dziesmas sastāvdaļu (instrumentu) atdalīšanu. Tā pat tika arī aprakstīti dziļie neironu tīkli un kā tos var, un jau dažās situācijās mēģināja, izmantot vokālu atdalīšanai no mūzikas. Praktiskajā daļā ir aprakstīta konvolūciju neironu tīkla izveide, kurš pēc tam tika lietots vokālu atdalīšanai no dziesmām. Iegūtie rezultāti tika analizēti lai saprastu kādi ir izveidotā algoritma spēki un kādas ir tā problēmas. Darba pamattekstā ir 58 lappuses, 24 attēli, 2 tabulas, 61 nosaukumu informācijas avoti un 7 pielikumi.
Atslēgas vārdi MĀKSLĪGAIS INTELEKTS, MAŠĪNMĀCĪŠANĀS, DZIĻĀ APMĀCĪBA, MĀKSLĪGIE NEIRONU TĪKLI, SKAŅAS AVOTU ATDALĪŠANA
Atslēgas vārdi angļu valodā ARTIFICIAL INTELLIGENCE, MACHINE LEARNING, DEEP LEARNING, ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS, AUDIO SOURCE SEPARATION
Valoda lv
Gads 2019
Darba augšupielādes datums un laiks 27.05.2019 11:20:11